경제타임스 김은국 기자 | 차세대 고대역폭메모리(HBM, High Bandwidth Memory, 대역폭을 극단적으로 높인 3D 적층 메모리 기술)에 그래픽처리장치(GPU, Graphics Processing Unit, 그래픽·병렬 연산 처리에 특화된 연산장치) 코어를 직접 탑재하는 기술이 글로벌 빅테크를 중심으로 현실화 단계에 들어섰다. AI 성능 향상을 위해 메모리와 연산 기능을 하나의 아키텍처로 통합하는 시도가 본격화되면서, 메모리 기업과 시스템 반도체 기업 간 경계가 빠르게 허물어지고 있다는 분석이다. 최근 업계에 따르면 메타와 엔비디아가 HBM 하단의 ‘베이스다이(Base Die or Base Layer Die, HBM 적층 구조의 가장 아래 위치한 기저 칩)’에 GPU 코어를 내장하는 구조를 검토하고 있으며, 이 기술 구현을 위해 SK하이닉스와 삼성전자에 협력 방안을 타진한 것으로 알려졌다. 복수의 반도체 관계자는 “차세대 맞춤형 HBM 아키텍처 논의가 진행 중이며, 그중 GPU 코어의 직접 통합이 핵심 기술 과제로 부상했다”고 설명했다. HBM은 여러 장의 D램을 수직 적층해 만든 고성능 메모리로, 방대한 데이터를 실시간 처리해야 하는 생성형 A
경제타임스 김은국 기자 | AI 시대의 두뇌는 CPU, 그러나 움직이는 힘은 GPU다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘AI 컴퓨팅 시대의 엔진’으로 강조한 GPU는 이제 단순한 그래픽 장치가 아니라, 인공지능 산업 전체를 지탱하는 핵심 인프라로 부상했다. ■ GPU란 무엇인가: “두뇌를 움직이는 근육” GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 원래 게임·영상 등 그래픽 연산 전담 칩으로 출발했다. CPU가 순차적으로 계산하는 반면, GPU는 수천 개의 코어(Core)를 통해 대량의 데이터를 병렬로 처리한다. 즉, CPU가 ‘두뇌’라면 GPU는 ‘근육’이다. 명령을 내리는 두뇌가 아무리 똑똑해도, 근육이 움직이지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다. ■ 병렬 연산의 힘: AI 학습을 가능케 한 구조적 혁신 GPU의 진짜 가치는 ‘병렬 처리(Parallel Computing)’ 구조에 있다. GPU는 복잡한 행렬 연산(Matrix Operation)을 수천 개의 코어가 동시에 수행한다. 이미지 렌더링뿐 아니라, 딥러닝 학습 과정에서 가중치(weight)와 편향(bias)을 수십억 단위로 계산해야 하는 AI 모델에
경제타임스 김은국 기자 | 엔비디아 창립자이자 CEO인 젠슨 황이 10월30일 서울 코엑스 K-POP 광장에서 열린 ‘지포스(G-Force) 25주년 기념행사’에서 한국 투자자들에게 “그래서 한국이 부자인 거군요(That’s why Korea is so rich)”라며 미소를 지었다. 농담처럼 들렸지만, 그 속에는 엔비디아와 한국이 30년간 함께 성장해온 ‘AI 동맹’의 상징적인 의미가 담겨 있었다. 황 CEO의 유머는 현장을 들썩이게 했다. “5년 전에 15달러에 샀다”는 한 한국 투자자의 외침에 그는 “그 많은 돈을 어떻게 쓸 건가요?”라며 웃음을 터뜨렸다. 이어 “그래서 한국이 부자인 이유”라며 재치 있게 답했다. 이 장면은 단순한 해프닝을 넘어, 한국 개인투자자들이 글로벌 반도체 시장의 핵심 기업에 얼마나 깊이 연결되어 있는지를 보여주는 상징적인 순간이었다. 2020~2021년 13~15달러 수준이던 엔비디아 주가는 2025년 10월 현재 212.18달러로 13배 이상 폭등했다. 시가총액은 5조 달러를 돌파하며 전 세계에서 처음으로 ‘5조 클럽’에 진입했다. 그 성장 곡선에는 GPU, AI, 클라우드, 로보틱스 등 차세대 기술 패러다임을 선도해온 엔비
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